Einkanalige Sprachsignalverbesserung mit Hilfe eines marginalisierten Partikelfilters

摘要

Es wird ein marginalisiertes Partikelfilter beschrieben, das zur einkanaligen Sprachsignalverbesserung mit einem nichtlinearen dynamischen Zustandsmodell eingesetzt werden soll. Das System besteht aus einem Partikelfilter zum Tracking von LSP-Parametern und einem Kalman- Filter fur jedes Partikel, das zur Sprachsignalverbesserung verwendet wird. In unserem Ansatz wird angenommen, dass die Parameter in kurzen Sprachsignalblocken konstant sind, wahrend das Sprachsignal sich mit jedem Abtastwert andert. Bei weissem Rauschen werden ahnliche SNR-Gewinne wie mit einem Kalman-EM-iterative Algorithmus erzielt, wahrend das Hintergrundrauschen und die Log-spektrale Distanz etwas geringer sind. Mit einem erweiterten Zustandsmodell wurden auch Untersuchungen fur farbiges Rauschen durchgefuhrt.